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J-GLOBAL ID：202202259579070526   整理番号：22A1148189

Deep Neural Networkを用いた初期波形推定による単板磁気試験器における磁束波形制御の高速化に関する検討

Speedup of Flux Waveform Control Based on Deep Neural Network in Single Sheet Tester

著者 (4件)： 角和樹 (法政大) ,  岡本吉史 (法政大) ,  藤原耕二 (同志社大) ,  佐々木秀徳 (法政大)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.2-063  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・電磁鋼鈑の有力な磁気特性試験法である単板磁気特性試験法において,高磁束密度領域での波形制御法では,フィードバック回数が著しく増加し,測定時間の増加を懸念。
・ここでは,ディープ・ニューラル・ネットワークを用いて励磁電圧波形を初期波形として推定する波形制御機構を測定システムに実装し,波形制御の高速化を検討。
・高磁束密度領域で初期波形推定を適用した結果,フィードバック回数が低減され,測定時間を1/8以上低減でき,その有用性を確認。

シソーラス用語： *磁束 ,  *波形 ,  *高速化 ,  単板 ,  磁気的性質 ,  ニューラルネットワーク ,  学習 ,  深層 ,  フィードバック

分類 (1件)： 磁気の計測法・機器  (AD07060U)

引用文献 (4件)：

• 上野庄太郎,他,電学研資, MAG-09-39, pp. 39-52(2009)
• 麻生英樹,人口知能学会誌, vol. 28, no. 4, pp. 649-659(2013)
• Keras Documentation, https://keras.io/ja/
• 中瀬知哉,他,電学論 A, vol. 119-A, no. 7, pp. 1019-1025(1999)

タイトルに関連する用語 (8件)： 初期 ,  波形 ,  推定 ,  単板 ,  磁気 ,  試験 ,  磁束 ,  高速化